Qdrant

Article sur Qdrant, une puissante base de données vectorielles. Les principes de base, les cas d'application et l'intégration dans des systèmes basés sur l'IA y sont présentés.

gFM-Business et l'avenir de l'ERP : l'intelligence locale plutôt que la dépendance au cloud

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gFM-Business et IA + graphique des connaissances

Depuis plus d'une décennie, le logiciel gFM-Business représente une particularité sur le marché allemand des ERP : il n'est pas basé sur un système lourd et difficile à maintenir, mais sur la plateforme FileMaker, légère, adaptable et modélisée visuellement. Cela présente de nombreux avantages : gFM-Business peut être étendu individuellement, fonctionne sur Windows, macOS et iOS, et peut être adapté aussi bien par les développeurs que par les power users ambitieux.

Avec l'avènement de l'intelligence artificielle (IA) - notamment grâce à des modèles dits linguistiques comme ChatGPT - de nouvelles opportunités apparaissent désormais, qui vont bien au-delà de l'automatisation classique. gFM-Business se prépare activement à cet avenir : avec l'objectif de ne pas seulement gérer des données, mais aussi d'exploiter des connaissances.

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RAG avec Ollama et Qdrant comme moteur de recherche universel pour ses propres données

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Étendre l'IA locale aux bases de données avec RAG, Ollama et Qdrant

Dans un monde de l'information de plus en plus confus, il est de plus en plus important de rendre ses propres bases de données consultables de manière ciblée - non pas par une recherche classique en plein texte, mais par des réponses sémantiquement pertinentes. C'est précisément là qu'intervient le principe de la base de données RAG, c'est-à-dire une solution de recherche assistée par l'IA, qui se compose de deux éléments centraux :

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Ollama rencontre Qdrant : une mémoire locale pour ton IA sur Mac

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Mémoire pour l'IA locale avec Ollama et Qdrant

IA locale avec mémoire - sans cloud, sans abonnement, sans détour

Dans un article précédent j'ai expliqué comment utiliser Ollama sur Mac install. Ceux qui ont déjà franchi cette étape disposent maintenant d'un modèle de langage local performant - par exemple Mistral, LLaMA3 ou un autre modèle compatible auquel il est possible de s'adresser via l'API REST.

Mais de lui-même, le modèle ne "sait" que ce qui est écrit dans le prompt actuel. Il ne se souvient pas des conversations précédentes. Ce qui manque, c'est la mémoire.

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